在数据挖掘中，异常检测（英语：anomaly detection）对不匹配预期模式或数据集中其他项目的项目、事件或观测值的识别。 通常异常项目会转变成银行欺诈、结构缺陷、医疗问题、文本错误等类型的问题。异常也被称为离群值、新奇、噪声、偏差和例外。

路径规划是自动驾驶技术中最重要的部分，之前的文章有一些这方面的介绍，但是并不全面和系统：初探路径规划：主要从带约束的多项式拟合；贝赛尔曲线；三次样条差值；等角度介绍路径规划。动态避障规划：主要从周围车辆预测；轨迹初始化；避障优化轨迹等角度介绍轨迹规划。然而这些文章不够全面和系统，不免产生盲人摸象的感觉，这里结合百度Apollo较为系统和全面的介绍次轨迹规划。

本文围绕数据采集与管理展开深入探讨。详细阐述了数据采集的多种方法和技术，包括传感器应用、网络爬虫、数据库抽取等。同时，对采集后的数据管理策略进行了全面分析，涵盖数据清洗、存储架构、安全保障以及数据质量监控等关键环节。旨在为读者提供一套完整的数据采集与管理的知识体系和实用指南。 在系统迭代开发过程中，我们很难搞清楚未来系统会迭代成什么样。如果数据采集模块里加了信息有损的预处理，等未来想要从数据中获取

在顶部菜单栏中，点击 "File"（文件）> "Preferences"（首选项）> "Settings"（设置）。或者，可以使用快捷键 "Ctrl+,"（Windows/Linux）或 "Cmd+,"（macOS）直接打开设置。在设置页面中，使用搜索框找到 "Proxy"（代理）。

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有时我们需要把图片的公式转化为latex格式，手工转换费时费力，这里介绍几款自动转换软件。

功能安全中的有些概念比较绕，比如故障(fault)，错误(error)，失效(failure)，本文就这三个概念进行下探讨。

MPC的控制策略是通过输入计算未来。首先MPC有一个系统模型来计算未来量，再有一个优化，使得得到的是我们期待的量。由于MPC可以多输入多输出，但这里只考虑方向盘转角，来保证汽车始终保持在道路中央。MPC会有所预测，如k时，k+1...等等每一步的动作和结果。但MPC并不是随机的采取很多种预测，而是系统的比较。P是预测时域。如优化时会减小误差，初次之外，还会逐渐减小执行量的大小因为以开车为例，如果突

本文主要总结了我前段时间的工作，主要内容如下：FOV和BEV的常用方案，对两种视角在视觉检测技术与原理上进行对比，并总结两者的优缺点；两视角下的融合方案进行了总结：尤其是在当前学术界较为“冷门”的毫米波雷达(Radar) 与“热门”的激光雷达(lidar) 的融合方案进行对比，不同于激光雷达，编者提出了自认为较为合适的针对于Radar融合方案。FOV作为一种最接近人类的视角，拥有悠久的历史，如今的

文章首先概述了传感器的基本定义和分类，为后续的内容奠定了基础。接着，通过精心绘制的原理图，详细解释了不同类型传感器（如温度传感器、压力传感器、光电传感器等）的内部结构、工作原理以及信号转换过程。这些图解不仅直观展示了传感器的工作机制，还帮助读者更好地理解传感器在实际应用中的功能和作用。此外，文章还探讨了传感器技术的发展趋势和未来应用前景，展示了传感器在物联网、工业自动化等领域的广阔应用空间。通过本